工程開發生產力
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為 AI 代理設計的結構化任務規劃框架,將複雜功能、重構與錯誤修復分解為可操作、可驗證的步驟。
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為 AI 代理設計的結構化任務規劃框架,將複雜功能、重構與錯誤修復分解為可操作、可驗證的步驟。
一個結構化的提示工程框架,能將隨意輸入轉換為包含角色、背景、任務、格式及防護機制的專業模組化提示詞。
一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。
indiiOS 的自動遞迴執行引擎,負責管理任務完成、狀態驗證與錯誤處理。
使用 ElevenLabs 將臨床文本轉換為自然且具同理心的語音,適用於病患衛教、服藥提醒及各類醫療輔助內容。
驗證並協調批次學習指南操作,透過強制執行模板相容性、檔案可用性及僅限來源政策,在代理程式執行前防止錯誤。
自主研究專員,專注於獲取驗證資訊、評估來源並進行結構化綜述。
用於構建健壯 AI Agent 技能的元技能,採用測試驅動開發 (TDD) 方法:定義失敗 (RED)、實作技能 (GREEN) 並修補合理化漏洞 (REFACTOR)。
適用於 MCP 的辯證推理與對抗式編碼代理,透過強制 LLM 解決內部矛盾,產出更高品質的推理與程式碼。
一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。
自動化品質保證系統,根據定義的檢查清單驗證 PB-000 市場研究工作流程中的 Markdown 交付物。
為 AI 代理構建系統化的評估框架,利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試,量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。